“通過微信小程序拍照，5分鐘便可完成檢測（如茶葉）多種農藥殘留，檢測結果直接顯示在手機上，檢測數據可實時上傳分享。”中國農業科學院農業質量標準與檢測技術研究所“農業化學污染物殘留檢測及行為研究創新團隊”教授王靜告訴記者。這樣既簡單方便又快速準確的農殘檢測“黑科技”，已經在創新團隊的攻關下取得關鍵技術性突破。
農藥殘留是大眾關注的食品安全問題，由於缺乏有效的快速檢測技術和手段，開展實時、現場監測困難。王靜介紹説，該技術是基於免疫層析試紙條和人工智能圖像識別算法的農藥多殘留快速檢測技術；同時，集成了農藥殘留免疫檢測、圖像識別、人工智能、大數據和物聯網技術，在檢測時效上再獲突破。
據介紹，目前團隊已經研製了吡蟲啉、克百威、戊唑醇、啶蟲脒、腐黴利、毒死蜱、多菌靈等系列農藥的膠體金快速檢測試紙條，對試紙條加工參數進行了標準化，並使用條形碼標識每一種試紙條的身份，研製出了可用於圖像識別的多通道試紙條搭載平台。
值得一提的是，該團隊配套研發了基於智能手機拍照判定農藥多殘留檢測結果的試紙條圖像識別系統，手機掃一掃，就可以通俗易懂地讀出農藥殘留情況。目前國際上使用手機拍照判讀試紙條通常是在暗室中和固定光源條件下進行，或者需要使用手機光源補光。因為不同光強條件下獲取的圖片明暗程度不同，會影響結果判讀的準確性，消除環境光背景干擾是目前主要的技術瓶頸。
創新團隊成員曹振為記者進行了現場演示，不到5分鐘時間，通過拍照識別試紙圖像，不同品牌的智能手機都能快速檢測和判定出茶水中是否存在農殘。演示結果顯示，不同手機均可用於膠體金試紙條檢測結果的半定量判定，且不同光源條件影響較小。曹振解釋説：“團隊研發的試紙條多通道搭載平台和AI圖像識別算法是有機結合的整體，在此基礎上建立的背景扣除模型和算法，實現了對不同背景環境光干擾的消除，使用不同手機拍照，算法也能最大程度上消除自然光干擾，因而能快速準確檢測農殘。”
“主要特點是檢測速度快、多種目標物同時檢測、智能化程度高、數據收集方便、系統兼容性好，特別適合政府監管、企業自查和消費者自檢。”王靜説。